Cómo realizar formas de onda de ansiedad matemática usando un microcontrolador
En la actualidad, los principales métodos utilizados para las formas de onda matemáticas son:
1. Método de filtrado de límites (también conocido como método de filtrado de juicio de programa)
Método A. :
Basado en el juicio empírico, determine el valor de desviación máximo permitido de las dos muestras (establecido en A)
Juzgue cada vez que se detecte un nuevo valor:
Si actualmente La diferencia entre el valor y el último valor es < Si la diferencia entre el valor actual y el último valor es <=A, el valor actual es válido
Si la diferencia entre el valor actual y el último valor es B. Ventajas: Puede superar eficazmente la interferencia de pulso causada por factores inesperados C. Desventajas: No se pueden suprimir las interferencias periódicas Pobre suavidad Pobre suavidad 2. Valor medio Método de filtrado A. Método: Muestreo N veces continuamente (N es un número impar) El orden de N valores de muestreo Tome el valor mediano como el actual valor efectivo B. Ventajas: Puede superar eficazmente la interferencia accidental causada por factores de fluctuación Para cambios lentos de temperatura y nivel de líquido, cambios lentos de temperatura y nivel de líquido. Tiene un mejor efecto de filtrado en los parámetros medidos que cambian lentamente, como la temperatura y el nivel de líquido. C. Desventajas: Los parámetros que cambian rápidamente, como el caudal y la velocidad de rotación, no deben utilizado 3. Método de filtrado de promedio aritmético A. Método: Tome N valores de muestra continuamente para promediar aritmético El Cuanto mayor sea el valor N, más suave será la señal. Cuanto mayor sea el grado, pero menor será la sensibilidad. La señal es más sensible a parámetros como la temperatura y el nivel del líquido. Pero la sensibilidad es baja Valor N pequeño: la suavidad de la señal es baja, pero la sensibilidad es alta Selección del valor N: flujo general, N=12; B. Ventajas: Adecuado para filtrar señales con interferencia aleatoria general. La característica de este tipo de señal es promediar y la señal fluctúa hacia arriba. y hacia abajo dentro de un cierto rango de valores La señal se caracteriza por un promedio y la señal fluctúa hacia arriba y hacia abajo dentro de un cierto rango de valores. La señal se caracteriza por un valor promedio y la señal fluctúa hacia arriba y hacia abajo alrededor de un cierto valor C. Desventajas No apto para ocasiones en las que la velocidad de medición es lenta o se requiere controlar la velocidad de cálculo de datos en tiempo real Es un desperdicio de RAM 4. Método de filtrado de promedio recursivo (también conocido como método de filtrado de promedio móvil) A. Método: Trate los datos con valor de muestreo continuo N como una cola La longitud de la cola se fija en N Cada vez que se muestrean nuevos datos, ingresan al final de la cola y los datos originales al principio de la cola se descartan. (Principio de primero en entrar, primero en salir) Realice una operación de promedio aritmético en los N datos en la cola para obtener un nuevo resultado de filtrado Selección de N valores: flujo, N=12; presión: N=4; nivel de líquido, N=4~12; temperatura, N=1~4 B. Ventajas: Buena supresión de interferencias periódicas y alta suavidad p> 5. Método de filtrado promedio medio (también conocido como método de filtrado promedio anti-interferencia de pulso) A. Método: Equivalente al "filtrado medio" método"+"Método de filtrado de promedio aritmético" Muestra continuamente N datos y elimina un valor máximo y un valor mínimo. Elimine un valor máximo y un valor mínimo Luego calcule la media aritmética de N-2 datos Selección del valor N: 3~14 B. Ventajas : Combina las ventajas de los dos métodos de filtrado Para interferencias de pulso ocasionales, se puede eliminar la desviación del valor de muestreo causada por la interferencia de pulso C. Desventajas: Para interferencias de pulso ocasionales, se puede eliminar la desviación del valor de muestreo causada por la interferencia de pulso D. Desventajas: El método de filtrado de la mediana es equivalente al "método de filtrado de la mediana" + "método de filtrado del promedio". Desventajas: La velocidad de medición es lenta, al igual que la media aritmética. método de filtrado Un desperdicio de RAM 6. Limitar el método de filtrado promedio A. Método: Equivalente al "Método de detección extremo" + "Método de detección promedio recursivo" Este método es el mismo que "Método de detección extremo" + " La "ley" del método de detección promedio recursivo es la misma. C. Desventajas: Un desperdicio de RAM 7. Método de filtrado de retardo de primer orden A. Método: Tome a=0~1 Resultado del filtrado actual = (1-a)*este valor de muestreo+a*último resultado del filtrado B. Ventajas: Buen efecto de supresión de interferencias periódicas Adecuado para ocasiones con alta frecuencia de fluctuación C. Desventajas: Retardo de fase, bajo sensibilidad El grado de retraso depende del valor de a Las señales de interferencia con una frecuencia de filtrado superior a la mitad de la frecuencia de muestreo no se pueden eliminar 8. Recursión ponderada Filtrado promedio A. Método: Es un método para filtrar la frecuencia de la señal promedio en la frecuencia de muestreo. Es una mejora con respecto al método de filtrado promedio recursivo, es decir, los datos en diferentes momentos obtienen pesos diferentes. Generalmente, cuanto más cerca estén los datos del tiempo actual, mayor el peso obtenido. Cuanto mayor sea el coeficiente de peso asignado al nuevo valor de muestra, mayor será la sensibilidad, pero menor será la suavidad de la señal. B. Ventajas: . > Adecuado para objetos de tiempo de retardo puro con constantes grandes y sistemas con períodos de muestreo cortos C. Desventajas: Adecuado para objetos con constantes de tiempo de retardo puro grandes y sistemas con períodos de muestreo cortos Desventajas: Para señales con constantes de tiempo de retardo puro pequeñas, períodos de muestreo largos y cambios lentos C． La señal No puede responder rápidamente a la gravedad actual de la interferencia en el sistema y el efecto de filtrado es deficiente. 9. Método de filtrado de fluctuación A. Método: Establecer un contador de filtro Comparar cada valor muestreado con el valor efectivo actual: Si el valor muestreado = el valor efectivo actual, el contador se borra Si el valor muestreado <> el valor válido actual, entonces el contador + 1, y juzgue que el contador > = límite superior N (desbordamiento) Si el contador se desborda, reemplace el valor actual con el valor actual y borrarlo a cero Contador B. Ventajas: Tiene un buen efecto de filtrado sobre los cambios lentos de los parámetros a medir Evita la conmutación repetida del controlador cerca del valor crítico; p> El controlador no necesita cambiar. El controlador se enciende y apaga repetidamente cerca del valor crítico o el valor de visualización tiembla